python天猫
① 用python在天猫上爬取商品动态价格和销量时
python 2.6 + selenium-2.53.6 + firefox45.0 + BeautifulSoup3.2.1 或者 python 2.6 + selenium-2.53.6 + phantomjs 2.1.1
② python是什么意思
python本意是：巨蛇，大蟒；Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。
python是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言。最初被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越多被用于独立的、大型项目的开发。
Python的创始人为荷兰人吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum）。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹，Guido为了打发圣诞节的无趣，决心开发一个新的脚本解释程序，作为ABC 语言的一种继承。
之所以选中Python（大蟒蛇的意思）作为该编程语言的名字，是取自英国20世纪70年代首播的电视喜剧《蒙提.派森的飞行马戏团》（Monty Python's Flying Circus）。
③ 利用Python对天猫店铺销售进行分析.下
<p>相隔两个月，爬虫任务完成了。上次说道( 利用Python对天猫店铺销售进行分析.上 )，后续要完成四个功能，包括：</p>
<p>在上一个任务完成之后，任务的最后是通过crontab设置每天8点,13点,18点,23点，定时采集任务，而该篇内容的目的就是在每天23点最后一次任务完成之后，对该天采集的数据进行处理，时间设定在23点30分，也是采用crontab来定时开启。</p>
<p>这个只要通过SQLite将每天收集的数据重新提取出来，由于我们的当天的销售数据是收集在SCOUNT表格中，而数据的列名称是依据时间来命名，为了获得当天四个时间点采集的销售数据，需要先获得列名称。</p>
<p>在SQLite里面，可以通过 Pragma 获得所有的列名称信息，Pragma有两个功能，包括更改内部操作以及获得表格固有数据，通过其中的table_info，既可以获得列名称信息，所有列名称信息获得后，通过 list comprehensions （这个实在不知道怎么翻译），可以获得今天的新生成的4个销售数据列：</p>
<p>然后就是获得进行的销售数据，由于每个SKU一天将采集四次数据，并且收集的SKU有下架的可能，SKU列表中的不是每个SKU都有可能被采集，所以对采集出来需要的数据需要 dropna ，并且需要将SKU信息表格和销售数据表格通过 merge 函数合并，形成我们需要的data。每个SKU在每个时刻采集的数据会出现波动，销量数据并不是一个连续增长的过程，因此为了求得当天的销量，可取一天中最大数和最小数差值。</p>
<p>生成销售额的方法类似，就不在这里列出。</p>
<p>生成PDF，这是当时的一个设想，后来参考这篇 教程 做出来了( Practical Business Python 是个好网站，推荐)，原理是通过DataFrame转化为HTML，再将HTML转化为PDF。但是写邮件模块的时候，发现邮件可以内嵌HTML，因此就没有必要专门生成PDF，再通过邮件以附件的形式发送了。但在这里，还是先梳理下整个流程：</p>
<p>采用 Jinja2 生成PDF，首先需要生成一个模板，模板里面需设定好HTML的样式，这是参考教程写出的一个HTML的样式：</p>
<p>完成后，再将DataFrame通过 to_html 函数转化为HTML并填入到样式中。</p>
<p>最后生成PDF，只加入一个模块喝一句话就可以了。 weasyprint 这个模块是专门用于将HTML或者CSS转化为PDF：</p>
<p>python里面有专门的发送邮件模块， email 模块。邮件的模块包括两部分，一部分是邮件正文模块，一部分邮件发送模块：</p>
<p>邮件正文模块，通过MIMEText完成。在email模块里面有专门的( MIME , Multipurpose Internet Mail Extensions，多用途互联网邮件扩展)模块，用来生成对应的邮件正文类型。在这里先采用文本模块MIMEText做个示范：</p>
<p>然后就是发送邮件了，需要经过 stmplib 模块，下面详细讲讲。发送邮件首先需要设置 smtp (Simple Mail Transfer Protocol,简单邮件传输协议)的地址和端口，然后部分邮箱需要采用TTS加密协议的时候，则需要使用starttts()函数。然后对应的是登陆的用户名的密码，再将上面编写的msg发出去，最后quit即可。</p>
<p>总结下，之前设定的任务大体完成了。但是还是有很多可以深化的内容，例如前面采用DataFrame的时候，没有对数据进行可视化，HTML的模板还可以再美化下，另外假如引入了数据可视化，要怎么将可视化的图片嵌入到邮件中。邮件登陆那部分，部分邮箱没有办法采用这个方法发出(需要再考虑smtp设置)。</p>
<p>上面这些问题，后续会继续以小项目的形式进行研究。后面还可以进行平台之间的销售情况对比等等，总而言之，该项目还是有很大的扩张空间的。嘛，这一次就先这样结束吧。</p>
④ python对电商设计师有帮助吗
python对电商设计师有帮助。
Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。
Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
python用途广泛：
速度快：Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。
免费、开源：Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
高层语言：用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。
可移植性：由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。
这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks。
⑤ 如何爬虫天猫店铺数据python
本编博客是关于爬取天猫店铺中指定店铺的所有商品基础信息的爬虫，爬虫运行只需要输入相应店铺的域名名称即可，信息将以csv表格的形式保存，可以单店爬取也可以增加一个循环进行同时爬取。
源码展示
首先还是完整代码展示，后面会分解每个函数的意义。
# -*- coding: utf-8 -*-
import requests
import json
import csv
import random
import re
from datetime import datetime
import time
class TM_procs(object):
def __init__(self,storename):
self.storename = storename
self.url = ''.format(storename)
self.headers = {
"user-agent":"Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 "
"(KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"
}
datenum = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M')
self.filename = '{}_{}.csv'.format(self.storename, datenum)
self.get_file()
def get_file(self):
'''创建一个含有标题的表格'''
title = ['item_id','price','quantity','sold','title','totalSoldQuantity','url','img']
with open(self.filename,'w',newline='') as f:
writer = csv.DictWriter(f,fieldnames=title)
writer.writeheader()
return
def get_totalpage(self):
'''提取总页码数'''
num = random.randint(83739921,87739530)
enrl = '/shop/shop_auction_search.do?sort=s&p=1&page_size=12&from=h5&ajson=1&_tm_source=tmallsearch&callback=jsonp_{}'
url = self.url + enrl.format(num)
html = requests.get(url,headers=self.headers).text
infos = re.findall('(({.*}))',html)[0]
infos = json.loads(infos)
totalpage = infos.get('total_page')
return int(totalpage)
def get_procts(self,page):
'''提取单页商品列表'''
num = random.randint(83739921, 87739530)
enrl = '/shop/shop_auction_search.do?sort=s&p={}&page_size=12&from=h5&ajson=1&_tm_source=tmallsearch&callback=jsonp_{}'
url = self.url + enrl.format(page,num)
html = requests.get(url, headers=self.headers).text
infos = re.findall('(({.*}))', html)[0]
infos = json.loads(infos)
procts = infos.get('items')
title = ['item_id', 'price', 'quantity', 'sold', 'title', 'totalSoldQuantity', 'url', 'img']
with open(self.filename, 'a', newline='') as f:
writer = csv.DictWriter(f, fieldnames=title)
writer.writerows(procts)
def main(self):
'''循环爬取所有页面宝贝'''
total_page = self.get_totalpage()
for i in range(1,total_page+1):
self.get_procts(i)
print('总计{}页商品，已经提取第{}页'.format(total_page,i))
time.sleep(1+random.random())
if __name__ == '__main__':
storename = 'uniqlo'
tm = TM_procs(storename)
tm.main()
上面代码是选择了优衣库作为测试店铺，直接输入优衣库店铺的域名中关键词即可，最终表格会按照店铺名称和时间名词。
代码解读
导入库说明
requests库不用多数，爬取网页的主要库
json库是用来解析 json 格式的数据的，也就是 Python 中的字典格式
csv库是用来创建 csv 表格和保存信息的
random库是用来生成一个随机数的，这个代码中用到了两次，第一次是生成一个随机数据去获取最新的网页信息而不是缓存信息，第二次是随机一个时间，来减缓爬虫速度
re库是正则，主要用来提取信息
datetime和time都是时间库，前者一般用来生成当前时间字符串，后者本爬虫使用设置延迟时间
首先通过分析手机端天猫店铺所有商品的网页，可以发现每次下滑一页都有一个 js 被加载，这个 js 的规律可以总结一下；
通过分析可以发现每次请求 js 都可以得到一个关键信息，那就是 total_page 这个参数，这也一想就能猜到，就是当前店铺的总页码数，所以可以先取得这个数字，然后使用循环爬取全店商品；
每一页有24个商品，而请求得到的是一个类似于 json 格式的网页信息，但是并非是直接的 json,所以可以用正则表达式提取符合 json 格式的部分留用；
将每一页的信息保存到 csv 表格中，可以直接使用 csv 库的字典存储方式，非常方便；
得到了单页的信息，也得到了总页码数，只需要一个循环就可以爬取全店的商品了。
- def __init__(self,storename):
- self.storename = storename
- self.url = '.format(storename)
- self.headers = {
- "user-agent":"Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 9_1 like Mac OS X) AppleWebKit/601.1.46 "
- "(KHTML, like Gecko) Version/9.0 Mobile/13B143 Safari/601.1"
- }
- datenum = datetime.now().strftime('%Y%m%d%H%M')
- self.filename = '{}_{}.csv'.format(self.storename, datenum)
- self.get_file()
首先整个爬虫是写成了一个类，在初始化类的时候需要传递一个参数，这个参数就是店铺的名称。
然后构造出店铺的所有商品页面的前半部分，这部分都是不会变的
接着设置一个请求头
按照当前时间生成一个以时间为依据的字符串，用来给文件命名，然后赋值给文件名称，确定保存文件的名称
最后一句是在类生成的时候就运行这个函数，及生成一个带有标题的表格，后面会说道这个函数的具体含义
爬虫思路
构造爬虫类
上面代码依次完成以下操作：
⑥ 怎么用python将excel中的天猫评价只剩文字
1、打开Python。
2、在Python中导入写有天猫评论的Excel表格。
3、输入筛选删除代码就可以了。
⑦ python和java哪个就业前景好
Python：生而为简Python诞生于1991年，一位荷兰大佬设计Python这门语言的初衷是为了让程序员可以用更少的代码，写出一样的程序，达到事半功倍的地步。因为Python化繁为简，给程序员们减轻了很多压力，以至于业界衍生出：人生苦短，我用Python。Java：写一次代码，在哪里都可以用Java诞生于1995年，这是一门以Class为单位，高度面向对象的高级编程语言。因为Java语言稳定性，很多公司在做商业级别项目的时候，都会选择Java语言。Python：易于学习，语法简洁不可否认的是，Python相对于其他语言来说，要容易的多。因为Python语言的简单明了，很多外行人也能读懂它的代码。Python语言不需要拥有很丰富的词汇，简单明了又直奔主题，只需用少量的代码就能建出更多的功能。并且Python拥有最成熟的程序包资源库之一。Java：架构独特，速度快Java是一门面向对象编程语言，在吸收了C++语言的各种优点同时摒弃了它的缺点。并且，JAVA是可以跨平台的，应用十分广泛，速度快的同时又十分稳定。因此很多大型系统都用Java开发，像我们熟悉的天猫就是用的Java开发。Python：迅速崛起Python崛起这已经是一个不争的事实。Python的优势就是在任何方面都非常强大，以至于Python已经成为人工智能时代的第一语言。Java：无法取代Python崛起，步步紧逼，很多人说Java可能会像IOS一样没落。但事实是全球百分之八十以上的服务器后台用的编程语言都是Java，至今没有哪种语言强大到能取而代之。PYthon：人工智能时代的第一语言Python主要应用领域在游戏开发、搜索引擎、脚本开发等，是大数据和人工智能的主力军。Java：垄断企业级应用的开发Java语言主要应用领域在服务器开发，web开发和安卓开发等，几乎垄断了企业级别的应用开发。两种语言各有各的优势，那么Python和Java哪个更适合做自动化测试？对于测试新人来说，想要零基础入门又怕太难学不会，这时就可以选择Python。因为Python相对来说比较容易学，刚入门的测试新人通过实践，可以在短短的几天内就能做出一个具备基础功能的游戏，这无疑能加大人的自信心。当利用Python入门后，可以用Python来爬虫，数据分析，后续可以深入的学习Java。
⑧ python爬虫怎样赚外快
1）在校大学生。最好是数学或计算机相关专业，编程能力还可以的话，稍微看一下爬虫知识，主要涉及一门语言的爬虫库、html解析、内容存储等，复杂的还需要了解URL排重、模拟登录、验证码识别、多线程、代理、移动端抓取等。由于在校学生的工程经验比较少，建议只接一些少量数据抓取的项目，而不要去接一些监控类的项目、或大规模抓取的项目。慢慢来，步子不要迈太大。
（2）在职人员。如果你本身就是爬虫工程师，接私活很简单。如果你不是，也不要紧。只要是做IT的，稍微学习一下爬虫应该不难。在职人员的优势是熟悉项目开发流程，工程经验丰富，能对一个任务的难度、时间、花费进行合理评估。可以尝试去接一些大规模抓取任务、监控任务、移动端模拟登录并抓取任务等，收益想对可观一些。
渠道：淘宝、熟人介绍、猪八戒、csdn、发源地、QQ群等！
(8)python天猫扩展阅读：
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。
随着网络的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，如何有效地提取并利用这些信息成为一个巨大的挑战。搜索引擎(Search Engine)，例如传统的通用搜索引擎AltaVista，Yahoo!和Google等，作为一个辅助人们检索信息的工具成为用户访问万维网的入口和指南。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，如：
(1)不同领域、不同背景的用户往往具有不同的检索目的和需求，通用搜索引擎所返回的结果包含大量用户不关心的网页。
(2)通用搜索引擎的目标是尽可能大的网络覆盖率，有限的搜索引擎服务器资源与无限的网络数据资源之间的矛盾将进一步加深。
(3)万维网数据形式的丰富和网络技术的不断发展，图片、数据库、音频、视频多媒体等不同数据大量出现，通用搜索引擎往往对这些信息含量密集且具有一定结构的数据无能为力，不能很好地发现和获取。
(4)通用搜索引擎大多提供基于关键字的检索，难以支持根据语义信息提出的查询。
为了解决上述问题，定向抓取相关网页资源的聚焦爬虫应运而生。聚焦爬虫是一个自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问万维网上的网页与相关的链接，获取所需要的信息。与通用爬虫(general purpose web crawler)不同，聚焦爬虫并不追求大的覆盖，而将目标定为抓取与某一特定主题内容相关的网页，为面向主题的用户查询准备数据资源。
1 聚焦爬虫工作原理以及关键技术概述
网络爬虫是一个自动提取网页的程序，它为搜索引擎从万维网上下载网页，是搜索引擎的重要组成。传统爬虫从一个或若干初始网页的URL开始，获得初始网页上的URL，在抓取网页的过程中，不断从当前页面上抽取新的URL放入队列,直到满足系统的一定停止条件。聚焦爬虫的工作流程较为复杂，需要根据一定的网页分析算法过滤与主题无关的链接，保留有用的链接并将其放入等待抓取的URL队列。然后，它将根据一定的搜索策略从队列中选择下一步要抓取的网页URL，并重复上述过程，直到达到系统的某一条件时停止。另外，所有被爬虫抓取的网页将会被系统存贮，进行一定的分析、过滤，并建立索引，以便之后的查询和检索；对于聚焦爬虫来说，这一过程所得到的分析结果还可能对以后的抓取过程给出反馈和指导。
相对于通用网络爬虫，聚焦爬虫还需要解决三个主要问题：
(1) 对抓取目标的描述或定义；
(2) 对网页或数据的分析与过滤；
(3) 对URL的搜索策略。
⑨ 人工智能应用领域有
人工智能应用的七大领域
人工智能学科研究的主要内容包括：知识表示、自动推理和搜索方法、机器学习和知识获取、知识处理系统、自然语言理解、计算机视觉、智能机器人、自动程序设计等方面。
人工智能具有广阔的前景，日前“AI+”已经成为公司，发展至今，下面是2019人工智能应用最为广泛的几大场景。
家居
智能家居主要是基于物联网技术，通过智能硬件、软件系统、云计算平台构成一套完整的智能家居生态圈。用户可以进行远程控制设备，设备间可以互联互通，并进行自我学习等，来整体优化家居环境的安全性、节能性、便捷性等。值得一提的是，近两年随着智能语音技术的发展，智能音箱成为一个爆发点。
小米、天猫、Rokid 等企业纷纷推出自身的智能音箱，不仅成功打开家居市场，也为未来更多的智能家居用品培养了用户习惯。但目前家居市场智能产品种类繁杂，如何打通这些产品之间的沟通壁垒，以及建立安全可靠的智能家居服务环境，是该行业下一步的发力点。
零售
人工智能在零售领域的应用已经十分广泛，无人便利店、智慧供应链、客流统计、无人仓/无人车等等都是热门方向。京东自主研发的无人仓采用大量智能物流机器人进行协同与配合，通过人工智能、深度学习、图像智能识别、大数据应用等技术，让工业机器人可以进行自主的判断和行为，完成各种复杂的任务，在商品分拣、运输、出库等环节实现自动化。
图普科技则将人工智能技术应用于客流统计，通过人脸识别客流统计功能，门店可以从性别、年龄、表情、新老顾客、滞留时长等维度建立到店客流用户画像，为调整运营策略提供数据基础，帮助门店运营从匹配真实到店客流的角度提升转换率。
交通
智能交通系统是通信、信息和控制技术在智能交通系统中集成应用的产物。ITS 应用最广泛的地区是日本，其次是美国、欧洲等地区。目前，我国在ITS方面的应用主要是通过对交通中的车辆流量、行车速度进行采集和分析，可以对交通进行实施监控和调度，有效提高通行能力、简化交通管理、降低环境污染等。
医疗
目前，在垂直领域的图像算法和自然语言处理技术已基本满足医疗行业的需求，市场上出现了众多技术服务商，例如提供智能医学影像技术的德尚韵兴，研发人工智能细胞识别医学诊断系统的智微信科，提供智能辅助诊断服务平台的若水医疗，统计及处理医疗数据的易通天下等。尽管智能医疗在辅助诊疗、疾病预测、医疗影像辅助诊断、药物开发等方面发挥着重要作用，但由于各医院之间医学影像数据、电子病历等不流通，导致企业与医院之间合作不透明等问题，使得技术发展与数据供给之间存在矛盾。
教育
科大讯飞、乂学教育等企业早已开始探索人工智能在教育领域的应用。通过图像识别，可以进行机器批改试卷、试题答题等；通过语音识别可以纠正、改进发音；而人机交互可以进行在线答疑解惑等功能。AI 和教育的结合一定程度上可以改善教育行业师资分布不均衡、费用高昂等问题，从工具层面给师生提供更有效率的学习方式，但还不能对教育内容产生较多实质性的影响。
物流
物流行业通过利用智能搜索、 推理规划、计算机视觉以及智能机器人等技术在运输、仓储、配送装卸等流程上已经进行了自动化改造，能够基本实现无人操作。比如利用大数据对商品进行智能配送规划，优化配置物流供给、需求匹配、物流资源等。目前物流行业大部分人力分布在“最后一公里”的配送环节，京东、苏宁、菜鸟争先研发无人车、无人机，力求抢占市场机会。
安防
近些年来，中国安防监控行业发展迅速，视频监控数量不断增长，在公共和个人场景监控摄像头安装总数已经超过了1.75亿。而且，在部分一线城市，视频监控已经实现了全覆盖。不过，相对于国外而言，我国安防监控领域仍然有很大成长空间。
截至当前，安防监控行业的发展经历了四个发展阶段，分别为模拟监控、数字监控、网络高清、智能监控时代。每一次行业变革，都得益于算法、芯片和零组件的技术创新，以及由此带动的成本下降。因而，产业链上游的技术创新与成本控制成为安防监控系统功能升级、产业规模增长的关键，也成为产业可持续发展的重要基础。
⑩ python爬取用户评价的目的与意义
是为了从互联网上抓取对于我们有价值的信息。
比如说：访问天猫的网站，搜索对应的商品，然后爬取它的评论数据，可以作为设计前期的市场调研的数据，帮助很大。
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，虽然C++、Java、GO等编程语言也可以写爬虫，但Python更具优势，不仅拥有优秀的第三方库，还可以为我们做很多的事情，比如：收集数据、数据储存、网页预处理等。